Görünümler & İndeksler

Veritabanları üç seviyede yapılandırılır. Üstten alta: Dış Şema (External), Kavramsal Şema (Conceptual) ve Fiziksel Şema (Physical).

Bir view (görünüm), esasen isim verilmiş bir SQL sorgusudur. Gerçek veri depolamaz; sorgu çalıştığında temel tablolardan veri türetir.

Temel sözdizimi:

CREATE VIEW view_adi AS
  SELECT sutun1, sutun2
  FROM   tablo_adi
  WHERE  kosul;

Örnek 1 — Tek tablo view: Yalnızca CLERK (katip) olan çalışanların adı ve maaşını göster.

CREATE VIEW Clerk AS
  SELECT ename, sal
  FROM   emp
  WHERE  job = 'CLERK';

Bu view'ı tabloymuş gibi sorgulayabiliriz:

SELECT ename FROM Clerk WHERE sal > 1000;
-- Şuna eşdeğerdir:
SELECT ename FROM emp
WHERE  job = 'CLERK' AND sal > 1000;

Örnek 2 — Çok tablo (join) view:

CREATE VIEW EmpDepartments AS
  SELECT emp.ename, dept.deptno, dept.dname
  FROM   emp, dept
  WHERE  emp.deptno = dept.deptno;

-- Kullanımı:
SELECT ename FROM EmpDepartments WHERE dname = 'RESEARCH';

Örnek 3 — Sütun yeniden adlandırma:

CREATE VIEW Clerk (clerkName, clerkSalary) AS
  SELECT ename, sal
  FROM   emp
  WHERE  job = 'CLERK';

Bir view'ın güncellenebilir (updatable) olması için her view satırının, alttaki tabloda birebir karşılığı olması gerekir.

INSERT örneği — View üzerinden kayıt eklemek için NOT NULL olan sütunlar da SELECT listesinde olmalı:

CREATE VIEW Clerk AS
  SELECT empno, ename, job, sal
  FROM   emp WHERE job = 'CLERK';

INSERT INTO Clerk VALUES (1234, 'SUE', 'CLERK', 8000);
-- emp tablosuna yansır: empno=1234, ename=SUE, job=CLERK, sal=8000, diğerleri NULL

DELETE örneği:

DELETE FROM Clerk WHERE ename LIKE '%MS%';
-- Arka planda çevrilir:
DELETE FROM emp
WHERE ename LIKE '%MS%' AND job = 'CLERK';

UPDATE örneği:

UPDATE Clerk SET sal = 1000 WHERE ename = 'JAMES';
-- Arka planda:
UPDATE emp SET sal = 1000
WHERE ename = 'JAMES' AND job = 'CLERK';

Sadece okunabilir (read-only) view:

CREATE VIEW Manager AS
  SELECT empno, ename, sal
  FROM   emp WHERE job = 'MANAGER'
  WITH READ ONLY;
-- DELETE / INSERT / UPDATE → ORA-42399 hatası verir

DROP VIEW:

DROP VIEW Clerk;
-- Sadece view tanımını siler, emp tablosunu silmez.
-- DROP TABLE emp ise hem tabloyu siler hem Clerk view'ını işlevsiz kılar.

Normal view gerçek veri saklamaz. Materialized (somutlaştırılmış) view ise view sorgusunun sonucunu disk üzerinde gerçek bir tablo olarak depolar.

Kontrollü Artıklık (Controlled Redundancy): İyi tasarlanmış veritabanında artık veri istenilmez (tutarsızlık riski). Ancak sorgu performansı için artıklık faydalı olabilir. Materialized view, bu artıklığı sistem tarafından tutarlı tutan bir mekanizmadır.

Örnek: ENROLL tablosunda CourseId yoksa, "F notu verilen kursları bul" için SECTION tablosunu da join etmek gerekir:

-- CourseId ENROLL'da olmadan:
SELECT c.Title FROM COURSE c, SECTION k, ENROLL e
WHERE c.CId=k.CourseId AND k.SectId=e.SectionId AND e.Grade='F';

-- CourseId ENROLL'a eklendikten (materialized view) sonra:
SELECT c.Title FROM COURSE c, ENROLL e
WHERE c.CId=e.CourseId AND e.Grade='F';

Materialized view oluşturma (Oracle):

CREATE MATERIALIZED VIEW ENROLL_PLUS_CID AS
  SELECT e.*, k.CourseId
  FROM   ENROLL e, SECTION k
  WHERE  e.SectionId = k.SectId;
-- Güncelleme frekansı gibi parametreler de ayarlanabilir

Her veritabanı sorgusu, veriyi diskten RAM'e taşımak zorundadır. Katmanlar arasındaki hız farkı çok büyüktür — işte bu yüzden indeksler kritiktir.

Disk erişim süresi üç bileşenden oluşur:

İki temel sorgu türü:

-- Nokta Sorgusu (Exact Match / Point Query):
SELECT * FROM book WHERE title = 'Database';  -- tek sonuç beklenir

-- Aralık Sorgusu (Range Query):
SELECT * FROM book WHERE year BETWEEN 2003 AND 2005;  -- çok sonuç

Bir dosya (file), mantıksal veri koleksiyonunun disk sayfaları kümesi olarak fiziksel depolanmasıdır. En basit organizasyon: Heap File — sayfalar bağlı liste şeklinde, kayıtlar sırasız.

İndeks, veriyi hızlı bulmaya yarayan veri yapısıdır. Kütüphane kataloğu analojisi: kitaplar raf sırasına göre (= heap file), yazar kataloğu ise indeks görevi görür.

Sıralı yapının önemi — Binary Search:

İki temel indeks kategorisi vardır:

İndeks değerlendirme kriterleri:

Neden sparse indeks sırasız tabloda çalışmaz?

Çok Seviyeli (Multi-Level) İndeks: İndeks üstüne indeks kurulur. Alt seviye sparse indeks, üst seviye çok daha seyrek. Bu yaklaşım B⁺-Tree'ye evrilir.

Primary vs Secondary İndeks:

İndeks girişi alternatifleri:

-- Temel indeks:
CREATE INDEX a_idx ON book(author);
-- WHERE author='Sciore' ve ORDER BY author sorgularını hızlandırır

-- Benzersiz indeks (PRIMARY KEY benzeri):
CREATE UNIQUE INDEX isbn_idx ON book(isbn);
-- ISBN aramasını hızlandırır VE tekrar girişi önler

-- Bileşik indeks (iki sütun):
CREATE INDEX age_sal_idx ON emp(age, sal);
-- WHERE age=20 AND sal>10 gibi sorguları hızlandırır

-- İndeksi silmek:
DROP INDEX a_idx ON book;
-- Yalnızca indeks dosyasını siler, tablo verisi değişmez

Bileşik indeks iki veya daha fazla sütun üzerine kurulur. Girişler leksikografik sırayla — önce birinci sütuna, eşitlerde ikinci sütuna göre — saklanır.

ISAM (Indexed Sequential Access Method), B⁺-Tree'den önce yaygın kullanılan ağaç yapılı bir indekstir. Hem nokta hem aralık sorgularını destekler.

B⁺-Tree, modern veritabanlarının standart indeksidir. Dört temel özelliği vardır:

Nokta sorgusu — 5 bul:

• Kök: 5 < 17 → sol dala git
• İç düğüm [5|14]: 5 sınırını bul → L1 yaprağına git
• Yaprak L1: [2,3,5,14,16] → 5 bulundu! Toplam: ~2 I/O

Aralık sorgusu — ≥24 olan tüm değerler:

• 24'ü içeren yaprağa (L3: [24,27,29]) git
• Değerleri topla
• Sibling işaretçisi ile L4'e geç → [33,38] topla
• Sonuna kadar devam et. Köke dönmek gerekmez!

Hash indeks, anahtar değerini doğrudan kova (bucket) numarasına dönüştürmek için bir hash fonksiyonu kullanır. Eşitlik sorguları için idealdir.

Çarpışma (Collision): Farklı anahtarlar aynı kovaya düşebilir. Örn: h("Physics") = h("Elec.Eng.") = 3. Kova içinde sıralı tarama yapılır — genellikle az kayıt vardır.

DROP INDEX index_adi ON tablo_adi;
-- Yalnızca indeks dosyasını siler, tablo verisi hiç değişmez.
-- Sonraki sorgular tam tablo taramasına döner.

İndeks OLUŞTURMA'dan kaçınılması gereken durumlar:

Üretim veritabanları belirli kullanım senaryoları için özel indeks türlerini destekler. Varsayılan her zaman standart B⁺-Tree'dir.

View vs Materialized View:

Dense vs Sparse İndeks:

Tüm İndeks Yapıları: